眾星捧月的深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)在很多學(xué)術(shù)領(lǐng)域，比非深度學(xué)習(xí)算法往往有20-30%成績(jī)的提高。很多大公司也逐漸開始出手投資這種算法，并成立自己的深度學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)，其中投入較大的就是谷歌，2008年6月披露了谷歌腦項(xiàng)目。2014年1月谷歌收購(gòu)DeepMind，然后2016年3月其開發(fā)的Alphago算法在圍棋挑戰(zhàn)賽中，戰(zhàn)勝了韓國(guó)九段棋手李世石，證明深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)出的算法可以戰(zhàn)勝這個(gè)世界上較強(qiáng)的選手。在硬件方面，Nvidia開始做顯示芯片，但從2006及2007年開始主推用GPU芯片進(jìn)行通用計(jì)算，它特別適合深度學(xué)習(xí)中大量簡(jiǎn)單重復(fù)的計(jì)算量。目前很多人選擇Nvidia的CUDA工具包進(jìn)行深度學(xué)習(xí)軟件的開發(fā)。微軟從2012年開始，利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行機(jī)器翻譯和中文語音合成工作，其人工智能小娜背后就是一套自然語言處理和語音識(shí)別的數(shù)據(jù)算法。百度在2013年宣布成立百度研究院，其中較重要的就是百度深度學(xué)習(xí)研究所，當(dāng)時(shí)招募了有名科學(xué)家余凱博士。不過后來余凱離開百度，創(chuàng)立了另一家從事深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)的公司地平線。學(xué)院的老師有多年人工智能算法教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，重點(diǎn)大學(xué)博士、海外名校畢業(yè)碩士，來自大廠實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師。吉林語音識(shí)別人工智能培訓(xùn)
人工智能是人類一個(gè)非常美好的夢(mèng)想，跟星際漫游和永生一樣。我們想制造出一種機(jī)器，使得它跟人一樣具有一定的對(duì)外界事物感知能力，比如看見世界。在上世紀(jì)50年代，數(shù)學(xué)家圖靈提出判斷機(jī)器是否具有人工智能的標(biāo)準(zhǔn)：圖靈測(cè)試。即把機(jī)器放在一個(gè)房間，人類測(cè)試員在另一個(gè)房間，人跟機(jī)器聊天，測(cè)試員事先不知道另一房間里是人還是機(jī)器。經(jīng)過聊天，如果測(cè)試員不能確定跟他聊天的是人還是機(jī)器的話，那么圖靈測(cè)試就通過了，也就是說這個(gè)機(jī)器具有與人一樣的感知能力。但是從圖靈測(cè)試提出來開始到本世紀(jì)初，50多年時(shí)間有無數(shù)科學(xué)家提出很多機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，試圖讓計(jì)算機(jī)具有與人一樣的智力水平，但直到2006年深度學(xué)習(xí)算法的成功，才帶來了一絲解決的希望。四川AI人工智能培訓(xùn)學(xué)院深度人工智能學(xué)院農(nóng)作物病蟲害檢測(cè)項(xiàng)目。
Facebook和Twitter也都各自進(jìn)行了深度學(xué)習(xí)研究，其中前者攜手紐約大學(xué)教授YannLecun，建立了自己的深度學(xué)習(xí)算法實(shí)驗(yàn)室；2015年10月，F(xiàn)acebook宣布開源其深度學(xué)習(xí)算法框架，即Torch框架。Twitter在2014年7月收購(gòu)了Madbits，為用戶提供高精度的圖像檢索服務(wù)。前深度學(xué)習(xí)時(shí)代的計(jì)算機(jī)視覺互聯(lián)網(wǎng)巨頭看重深度學(xué)習(xí)當(dāng)然不是為了學(xué)術(shù)，主要是它能帶來巨大的市場(chǎng)。那為什么在深度學(xué)習(xí)出來之前，傳統(tǒng)算法為什么沒有達(dá)到深度學(xué)習(xí)的精度？在深度學(xué)習(xí)算法出來之前，對(duì)于視覺算法來說，大致可以分為以下5個(gè)步驟：特征感知，圖像預(yù)處理，特征提取，特征篩選，推理預(yù)測(cè)與識(shí)別。早期的機(jī)器學(xué)習(xí)中，占優(yōu)勢(shì)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)群體中，對(duì)特征是不大關(guān)心的。我認(rèn)為，計(jì)算機(jī)視覺可以說是機(jī)器學(xué)習(xí)在視覺領(lǐng)域的應(yīng)用，所以計(jì)算機(jī)視覺在采用這些機(jī)器學(xué)習(xí)方法的時(shí)候，不得不自己設(shè)計(jì)前面4個(gè)部分。但對(duì)任何人來說這都是一個(gè)比較難的任務(wù)。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)識(shí)別方法把特征提取和分類器設(shè)計(jì)分開來做，然后在應(yīng)用時(shí)再合在一起，比如如果輸入是一個(gè)摩托車圖像的話，首先要有一個(gè)特征表達(dá)或者特征提取的過程，然后把表達(dá)出來的特征放到學(xué)習(xí)算法中進(jìn)行分類的學(xué)習(xí)。
輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)是目前熱門的加速方式，我們常見的mobileNet的設(shè)計(jì)就是這個(gè)輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的典型案例。這里也有幾種常用的方法分解卷積，將大卷積核分解為幾個(gè)小的卷積核，這樣其運(yùn)算參數(shù)量就會(huì)降低。例如一個(gè)7x7的卷積核可以被分解為3個(gè)3x3的卷積核，它們的感受野相同，計(jì)算量后者要小，例如一個(gè)kxk的卷積核可以被分解為一個(gè)kx1和一個(gè)1xk的卷積核，其輸出大小也相同，計(jì)算量卻不同分組卷積，在早期硬件顯存不夠的情況下，經(jīng)常用分組卷積來進(jìn)行降低計(jì)算量，將特征通道分為不同的n組，然后分別計(jì)算Depth-wiseSeparableConv，深度可分離卷積，較早是mobileNet中提出來的，加速降低了卷積過程中的計(jì)算量。將普通卷積的深度信息分離出來，然后再利用1x1卷積將維度還原，即降低了計(jì)算量又在一定程度上使得特征圖的通道重組，加速非常好Bottle-neckDesign，經(jīng)常被用在輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)上，例如mobileNetV2就使用了反瓶頸層去設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)。NeuralArchitectureSearch，簡(jiǎn)稱NAS，從2018年AutoML問世以來，NAS發(fā)展非常的火，這種小型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是被訓(xùn)練自動(dòng)搭建出來的。給機(jī)器限定一個(gè)搜索空間，讓機(jī)器自己學(xué)習(xí)搭建一個(gè)高校的網(wǎng)絡(luò)，總目前的效果來看。學(xué)院教研機(jī)構(gòu)精心研發(fā)的課程，難易程度和企業(yè)所需的技能達(dá)到一個(gè)平衡。
從后面16個(gè)5X5的featuremap開始，經(jīng)過了3個(gè)全連接層，達(dá)到結(jié)束的輸出，輸出就是標(biāo)簽空間的輸出。由于設(shè)計(jì)的是只要對(duì)0到9進(jìn)行識(shí)別，所以輸出空間是10，如果要對(duì)10個(gè)數(shù)字再加上26個(gè)大小字母進(jìn)行識(shí)別的話，輸出空間就是62。62維向量里，如果某一個(gè)維度上的值較大，它對(duì)應(yīng)的那個(gè)字母和數(shù)字就是就是預(yù)測(cè)結(jié)果。壓在駱駝身上的一根稻草從98年到本世紀(jì)初，深度學(xué)習(xí)興盛起來用了15年，但當(dāng)時(shí)成果泛善可陳，一度被邊緣化。到2012年，深度學(xué)習(xí)算法在部分領(lǐng)域取得不錯(cuò)的成績(jī)，而壓在駱駝身上一根稻草就是AlexNet。AlexNet由多倫多大學(xué)幾個(gè)科學(xué)家開發(fā)，在ImageNet比賽上做到了非常好的效果。當(dāng)時(shí)AlexNet識(shí)別效果超過了所有淺層的方法。此后，大家認(rèn)識(shí)到深度學(xué)習(xí)的時(shí)代終于來了，并有人用它做其它的應(yīng)用，同時(shí)也有些人開始開發(fā)新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。其實(shí)AlexNet的結(jié)構(gòu)也很簡(jiǎn)單，只是LeNet的放大版。輸入是一個(gè)224X224的圖片，是經(jīng)過了若干個(gè)卷積層，若干個(gè)池化層，后面連接了兩個(gè)全連接層，達(dá)到了的標(biāo)簽空間。深度人工智能學(xué)院模型評(píng)估測(cè)試方法。海南深度人工智能培訓(xùn)
深度人工智能學(xué)院tensorflow架構(gòu)課程。吉林語音識(shí)別人工智能培訓(xùn)
在今年的CES上，人工智能大放異彩，受到各國(guó)科技人士關(guān)注，在我國(guó)，領(lǐng)導(dǎo)也曾這樣點(diǎn)名人工智能：“以互聯(lián)網(wǎng)為中心的新一輪科技和產(chǎn)業(yè)**蓄勢(shì)待發(fā)，人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等新技術(shù)日新月異，虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的結(jié)合，將給人們的生產(chǎn)方式和生活方式帶來**性變化?！比斯ぶ悄艿陌l(fā)展前景可見一頒。ZF加快智能制造產(chǎn)品研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化2015年5月20日，ZF印發(fā)《中國(guó)制造2025》，部署推進(jìn)實(shí)施制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略。根據(jù)規(guī)劃，通過“三步走”實(shí)現(xiàn)制造強(qiáng)國(guó)的戰(zhàn)略目標(biāo)，其中第一步，即到2025年邁入制造強(qiáng)國(guó)行列?！爸悄苤圃臁北欢ㄎ粸橹袊?guó)制造的主攻方向。在《中國(guó)制造2025》中，智能制造被定位為中國(guó)制造的主攻方向。加快機(jī)械、航空、船舶、汽車、輕工、紡織、食品、電子等行業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的智能化改造，提高精良制造、敏捷制造能力。統(tǒng)籌布局和推動(dòng)智能交通工具、智能工程機(jī)械、服務(wù)機(jī)器人、智能家電、智能照明電器、可穿戴設(shè)備等產(chǎn)品研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化。發(fā)展基于互聯(lián)網(wǎng)的個(gè)性化定制、眾包設(shè)計(jì)、云制造等新型制造模式，推動(dòng)形成基于消費(fèi)需求動(dòng)態(tài)感知的研發(fā)、制造和產(chǎn)業(yè)組織方式。建立優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、合作共贏的開放型產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。加快開展物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用示范。吉林語音識(shí)別人工智能培訓(xùn)
成都深度智谷科技有限公司位于中國(guó)(四川)自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)成都天府一街369號(hào)1棟2單元17樓1715號(hào)。公司自成立以來，以質(zhì)量為發(fā)展，讓匠心彌散在每個(gè)細(xì)節(jié)，公司旗下人工智能培訓(xùn)，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，AI培訓(xùn)，AI算法工程師培訓(xùn)深受客戶的喜愛。公司注重以質(zhì)量為中心，以服務(wù)為理念，秉持誠(chéng)信為本的理念，打造教育培訓(xùn)良好品牌。深度智谷立足于全國(guó)市場(chǎng)，依托強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力，融合前沿的技術(shù)理念，飛快響應(yīng)客戶的變化需求。